在數字化轉型的過程中，大多數物流企業(yè)都已經完成資產管理，人力資源管理，客戶關系管理以及供應商管理等數字化轉變。但是，僅僅有這些并不夠，物流企業(yè)還需要在數字化基礎上進行更加深入的分析，比如：收貨量、發(fā)貨量、庫存量、拆零量、SKU等等，只是收集數據是不行的，應該進行分析和評估，已達到更好的運營效果，提高物流效率。
物流行業(yè)的常見數據指標，大致有收貨數據，儲存數據，挑選數據，發(fā)貨數據，退貨數據這5類。與收貨相關的數據包括到貨量（單位）、訂單數、車輛的裝載量、收貨區(qū)域面積、收貨作業(yè)時間、每天收貨SKU數等。其中，車輛的裝載量和卸載時間主要對于站臺設計有影響，包括車輛大小、載重量等。一般情況下還要分析卸貨的方式、速度，以便詳細規(guī)劃站臺的數量。
庫存存儲能力設計對整個物流系統(tǒng)來說又是很關鍵的一步，而確定庫存能力又是非常具有技巧性的。除了庫存總量W，還要考慮SKU數，以及各種存儲方式下的存儲要求。普遍情況下，倉儲情況下并非單一。
揀選相關選的訂單數，訂單行數，發(fā)貨量等都是比較重要的數據。揀選環(huán)節(jié)主要關注的有揀選，包裝和輸送問題。這里涉及三個參數：整盤出庫量、整件出庫量和拆零出庫量。
發(fā)貨路向、數量、車輛形式、作業(yè)時間、暫存時間等數據是發(fā)貨階段的基礎數據。在通常的數據分析中，退貨分析也是不充分的。事實上，退貨與收貨的過程是不一樣的。這主要是因為退貨收貨需要處理的數據量遠遠大于普通收貨。一般數據分析僅僅提供退貨量即可，包括訂單數、訂單行、SKU、數量等。
物流數據分析很重要，而這么多實時變化的參數，分析起來也有一定難度，所以，具有經驗和專業(yè)知識對于數據分析很重要。對一個數據樣本的預處理，是分析數據的第一步。什么數據是有效的，什么是無效的，要有明確的規(guī)則。剔除無效數據對于數據分析是很關鍵的一步。當然，要做到這一點，除了認真調研和分析外，經驗和常識也很重要。
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